jupyter(Win版本)下载数据集会默认到C盘下,Linux会默认到root下,修改方式如下· tf1.x: import os import tensorflow as tftf.disable_v2_behavior()tf.enable_eager_execution() train_dataset_url = "http://download.tensorflow.org/data/iris_training.csv" train_dataset_fp = tf.keras

tensorflow目前已经升级至r1.10版本.在之前的深度学习中,我是在MAC的虚拟机上跑CPU版本的tensorflow程序,当数据量变大后,tensorflow跑的非常慢,在内存不足情况下,又容易造成系统崩溃(虚拟机走的是windows7). 配置信息 为了后续的深度学习,不得已,我在京东买了一部组装厂商提供的主机,是网吧特供机.配置如下: CPU i5 8400 6核 16G内存 GPU Geforce 1060 5G版本 240G SSD 硬盘 为什么是这个配置呢?因为该机的配置原来

最近在摸mxnet和tensorflow.两个我都搭起来了.tensorflow跑了不少代码,总的来说用得比较顺畅,文档很丰富,api熟悉熟悉写代码没什么问题. 今天把两个平台做了一下对比.同是跑mnist,tensorflow 要比mxnet 慢一二十倍.mxnet只需要半分钟,tensorflow跑了13分钟. 在mxnet中如何开跑? cd /mxnet/example/image-classification python train_mnist.py我用的是最新的mxnet版本.运行脚

出现的问题: 在使用TensorFlow跑官方教程例子时报以下warning: 虽程序能正常跑出结果,但作为一名强迫症患者对此很是不爽,于是查找资料找到隐藏该warning的解决办法. 解决办法: 在程序中加入以下代码: import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' 解决结果: import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='1' # 这是默认的显示等级,显示所有信息 # 2级 import os o

引自:GAN学习指南:从原理入门到制作生成Demo 生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型.最近正好有空看了这方面的一些论文,跑了一个GAN的代码,于是写了这篇文章来介绍一下GAN. 本文主要分为三个部分: 介绍原始的GAN的原理 同样非常重要的DCGAN的原理 如何在Tensorflow跑DCGAN的代码,生成如题图所示的动漫头像,附送数据集哦 :-) GAN原理介绍 说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfellow大牛的Generative Adversaria

摘自:https://blog.csdn.net/byron123456sfsfsfa/article/details/79811286 1.  在使用GPU版的TensorFlow跑程序的时候,如果不特殊写代码注明,程序默认是占用所有主机上的GPU,但计算过程中只会用其中一块.也就是你看着所有GPU都被占用了,以为是在GPU并行计算,但实际上只有其中一块在运行:另外的所有显卡都闲着,但其显存都被占用了,所以别人也用不了.不过这种情况通过在程序之前加三行代码就可以解决: import os os

什么是TensorFlow TensorFlow是谷歌在去年11月份开源出来的深度学习框架.开篇我们提到过AlphaGo,它的开发团队DeepMind已经宣布之后的所有系统都将基于TensorFlow来实现.TensorFlow一款非常强大的开源深度学习开源工具.它可以支持手机端.CPU.GPU以及分布式集群.TensorFlow在学术界和工业界的应用都非常广泛.在工业界,基于TensorFlow开发的谷歌翻译.谷歌RankBrain等系统都已经上线.在学术界很多我在CMU.北大的同学都表示Te

在使用GPU版的TensorFlow跑程序的时候,如果不特殊写代码注明,程序默认是占用所有主机上的GPU,但计算过程中只会用其中一块.也就是你看着所有GPU都被占用了,以为是在GPU并行计算,但实际上只有其中一块在运行:另外的所有显卡都闲着,但其显存都被占用了,所以别人也用不了.不过这种情况通过在程序之前加三行代码就可以解决: import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ['C

在linux系统中,tensorflow跑mnist数据集出现错误,本应该自动下载的数据集 将mnist自动下载的路径,由/data/mnist之前的/删掉即可.改为data/mnist.

本文记录了安装theano.keras.tensorflow以及运行tutorial程序时遇到的一些问题,供后人参考. 实验机器:联想笔记本,i7-6700HQ,GTX960M,16G内存,SSD硬盘,64位Ubuntu 16.04 LTS 备注: 不推荐windows,会遇到各种不兼容问题.Ubuntu最好使用16.04这个版本,低版本的Ubuntu可能出现显卡驱动不支持等问题. Ubuntu16.04 装好后,注意将系统默认的显卡驱动改为nvidia的驱动,并更新显卡驱动,我用的是versi

svn上的minixml源码下载.  svn co http://svn.msweet.org/mxml/tags/release-2.7/ 按照下载回来的源代码进行编译和安装.本教程只针对新手做一个引导,大神见笑了,可以直接绕道.愿这个教程给你带来帮助. 即: ./configure make make install 随后就可以开始使用非常简洁的并可以跨很多平台的minixml 更换平台只需要将xml库使用不同的工具链重写编译一下即可啦. 开始开发的示例如下: 对应有个一minixml的中文

生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型.最近正好有空看了这方面的一些论文,跑了一个GAN的代码,于是写了这篇文章来介绍一下GAN. 本文主要分为三个部分: 介绍原始的GAN的原理 同样非常重要的DCGAN的原理 如何在Tensorflow跑DCGAN的代码,生成如题图所示的动漫头像,附送数据集哦 :-) GAN原理介绍 说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfellow大牛的Generative Adversarial Networks(arxiv:https://a

在使用TensorFlow跑深度学习的时候,经常出现显存不足的情况,所以我们希望能够随时查看GPU时使用率.如果你是Nvidia的GPU,那么在命令行下,只需要一行命令就可以实现. 1. 显示当前GPU使用情况 Nvidia自带了一个nvidia-smi的命令行工具,会显示显存使用情况: nvidia-smi 输出:  2. 周期性输出GPU使用情况 但是有时我们希望不仅知道那一固定时刻的GPU使用情况,我们希望一直掌握其动向,此时我们就希望周期性地输出,比如每 10s 就更新显示. 这时候就需

在使用TensorFlow跑深度学习的时候,经常出现显存不足的情况,所以我们希望能够随时查看GPU时使用率.如果你是Nvidia的GPU,那么在命令行下,只需要一行命令就可以实现. 1. 显示当前GPU使用情况 Nvidia自带了一个nvidia-smi的命令行工具,会显示显存使用情况: $ nvidia-smi 2. 周期性输出GPU使用情况 但是有时我们希望不仅知道那一固定时刻的GPU使用情况,我们希望一直掌握其动向,此时我们就希望周期性地输出,比如每 10s 就更新显示.这时候就需要用到

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24767059,感谢分享 生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型.最近正好有空看了这方面的一些论文,跑了一个GAN的代码,于是写了这篇文章来介绍一下GAN. 本文主要分为三个部分: 介绍原始的GAN的原理 同样非常重要的DCGAN的原理 如何在Tensorflow跑DCGAN的代码,生成如题图所示的动漫头像,附送数据集哦 :-) 一.GAN原理介绍 说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfellow大牛

svn上的minixml源码下载:svn co http://svn.msweet.org/mxml/tags/release-2.7/ 按照下载回来的源代码进行编译和安装.本教程只针对新手做一个引导,大神见笑了,可以直接绕道.愿这个教程给你带来帮助.即:./configuremakemake install 随后就可以开始使用非常简洁的并可以跨很多平台的minixml更换平台只需要将xml库使用不同的工具链重写编译一下即可啦. 开始开发的示例如下:对应有个一minixml的中文说明手册:Min

来源:https://www.leiphone.com/news/201701/yZvIqK8VbxoYejLl.html?viewType=weixin 导语:本文介绍下GAN和DCGAN的原理,以及如何使用Tensorflow做一个简单的生成图片的demo. 雷锋网注:本文作者何之源,复旦大学计算机科学硕士在读,研究人工智能计算机视觉方向.本文由雷锋网(公众号:雷锋网)编辑整理自作者知乎专栏,获授权发布. 生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型.最近正好有空看了这方面的一些论文,

title: [CUDA 基础]3.6 动态并行 categories: - CUDA - Freshman tags: - 动态并行 - 嵌套执行 - 隐式同步 toc: true date: 2018-04-24 20:57:48 Abstract: 本文介绍CUDA动态并行--在设备上运行时的网格启动新的子网格 Keywords: 动态并行,嵌套执行 动态并行 本文作为第三章CUDA执行模型的最后一篇介绍动态并行,书中关于动态并行有一部分嵌套归约的例子,但是我认为,这个例子应该对我们用途不

在使用GPU版的TensorFlow跑程序的时候,如果不特殊写代码注明,程序默认是占用所有主机上的GPU,但计算过程中只会用其中一块.也就是你看着所有GPU都被占用了,以为是在GPU并行计算,但实际上只有其中一块在运行:另外的所有显卡都闲着,但其显存都被占用了,所以别人也用不了.不过这种情况通过在程序之前加三行代码就可以解决: import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ['C

合理占用服务器GPU资源[狗头] 场景:当你想进行模型训练时,发现GPU全被占用,怎么办? 解决方案1: 在终端输入如下命令:watch -n 设定刷新时间(s) nvidia-smi 然后记起来了回来看看有空下来的没? 解决方案2: 首先说明一下我的环境: ubuntu 16.04 anaconda3 python3.6 tensorflow1.13 再说明一下对应的脚本与占用GPU程序路径 - 用户目录 - UseGPU - cifar-demo.py # 占用GPU程序 - mnist.n

我们在刚使用tensorflow的过程中,会遇到这个问题,通常我们有多个gpu,但是 在通过nvidia-smi查看的时候,一般多个gpu的资源都被占满,但是只有一个gpu的GPU-Util 和 219W / 250W(Usage/Cap)会被占满.实际上我们只有一个在跑,但是我们其实只需要 一个卡,其他卡要跑其他的资源,这是后怎么办呢. 可以在环境中就指定gpu机器可见: 如: import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI